Java DIP - 应用高斯滤波器

在本章中，我们将高斯滤波器应用于模糊图像的图像。我们将使用 OpenCV 函数 GaussianBlur 对图像应用高斯滤波器。它可以在 Imgproc 包下找到。其语法如下 -

Imgproc.GaussianBlur(source, destination,Size,SigmaX);

函数参数描述如下 -

先生。 论点和描述
1

来源

这是源图像。
2

目的地

这是目的地图像。
3

尺寸

它是高斯核大小。
4

西格玛X

它是X方向上的高斯核标准差。

除了 GaussianBlur 方法之外，Imgproc 类还提供了其他方法。它们被简要描述 -

先生。 方法及说明
1

cvtColor（Mat src，Mat dst，int代码，int dstCn）

它将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。
2

膨胀（Mat src，Mat dst，Mat 内核）

它通过使用特定的结构元素来扩大图像。
3

equalizeHist(Mat src, Mat dst)

它均衡灰度图像的直方图。
4

filter2D（Mat src，Mat dst，int深度，Mat内核，点锚点，双增量）

它将图像与内核进行卷积。
5

GaussianBlur(Mat src, Mat dst, 大小 ksize, 双 sigmaX)

它使用高斯滤波器模糊图像。
6

积分(Mat src, Mat sum)

它计算图像的积分。

例子

以下示例演示了如何使用 Imgproc 类将高斯滤波器应用于图像。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;

import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;


public class Main {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         
         Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
         Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         Imgproc.GaussianBlur(source, destination,new Size(45,45), 0);
         Highgui.imwrite("Gaussian45.jpg", destination);
      
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error:" + e.getMessage());
      }
   }
}

输出

当您执行给定的代码时，会看到以下输出 -

原始图像

应用高斯滤波器教程

当该原始图像与大小为 11 和 45 的高斯滤波器进行卷积时，可以看到以下输出。

尺寸为 11 的高斯滤波器

应用高斯滤波器教程

尺寸为 45 的高斯滤波器

应用高斯滤波器教程